White paper on Selected Environmental Parameters affecting Autonomous Vehicle (AV) Sensors

要約

最近開発されている自動運転車 (AV) は、周囲の世界を感知して認識するためにさまざまなセンサー技術に依存しています。
その後、センサーの出力は車両に搭載された自動運転システム (ADS) によって使用され、車両の軌道や物理世界との相互作用に影響を与える決定を下します。
センシングと知覚 (S&P) に利用されている主なセンサー技術は、LiDAR (光検出と測距)、カメラ、RADAR (無線探知と測距)、超音波です。
異なる環境パラメータは各センサーのパフォーマンスに異なる影響を及ぼし、それによって AV の S&P と意思決定 (DM) に影響を与えます。
この出版物では、LiDAR とカメラに対するさまざまな環境パラメーターの影響を調査し、これらのパラメーターのいくつかが LiDAR のパフォーマンスに与える影響をより深く理解するための研究を実施することにつながります。
行われた実験から、AV が LiDAR を使用する際に直面する可能性のある弱点と課題の一部を特定することが目標です。
これにより、シンガポールの AV 規制当局に AV センサーに対するさまざまな環境パラメータの影響が通知され、現地の AV 運用に設置された LiDAR システムの適切性をより確実に評価するテスト基準と仕様を決定できるようになります。
当社のアプローチは、選択された自動車用塗料に対する LiDAR パフォーマンスに関するアーバン モビリティ グランド チャレンジ (UMGC-L010) ホワイト ペーパーで初めて開発された LiDAR テスト方法論を採用しています。

要約(オリジナル)

Autonomous Vehicles (AVs) being developed these days rely on various sensor technologies to sense and perceive the world around them. The sensor outputs are subsequently used by the Automated Driving System (ADS) onboard the vehicle to make decisions that affect its trajectory and how it interacts with the physical world. The main sensor technologies being utilized for sensing and perception (S&P) are LiDAR (Light Detection and Ranging), camera, RADAR (Radio Detection and Ranging), and ultrasound. Different environmental parameters would have different effects on the performance of each sensor, thereby affecting the S&P and decision-making (DM) of an AV. In this publication, we explore the effects of different environmental parameters on LiDARs and cameras, leading us to conduct a study to better understand the impact of several of these parameters on LiDAR performance. From the experiments undertaken, the goal is to identify some of the weaknesses and challenges that a LiDAR may face when an AV is using it. This informs AV regulators in Singapore of the effects of different environmental parameters on AV sensors so that they can determine testing standards and specifications which will assess the adequacy of LiDAR systems installed for local AV operations more robustly. Our approach adopts the LiDAR test methodology first developed in the Urban Mobility Grand Challenge (UMGC-L010) White Paper on LiDAR performance against selected Automotive Paints.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google